Etiquetado de Datos para ML: imágenes, texto, audio

Soy especialista en anotación y etiquetado de datos, y durante los últimos años mi trabajo diario ha sido convertir datos crudos y caóticos en conjuntos de entrenamiento en los que puedes confiar. Dibujo cajas delimitadoras y polígonos precisos en imágenes para detección y segmentación de objetos, clasifico y etiqueto textos, extraigo entidades nombradas para NER y anoto audio para reconocimiento de voz y sonido. Mi trabajo comienza mucho antes de la primera etiqueta: junto contigo acordamos instrucciones de etiquetado claras, reglas para casos límite y taxonomía, porque la mayoría de los fallos de modelo que he encontrado no provienen del modelo en sí, sino de etiquetas inconsistentes y ambiguas que se le alimentan. La consistencia y el control de calidad son el corazón de lo que ofrezco. Trabajo en pequeños lotes verificables, verifico contra un conjunto de referencia y mido el acuerdo entre anotadores para que siempre entiendas cuán confiables son los datos. Cada caso disputado se documenta, se discute y se regresa a las instrucciones, de modo que el conjunto de datos se vuelve más preciso a medida que crece en lugar de difuminarse. Trabajo libremente en herramientas de anotación comunes y me adapto a cualquier plataforma que ya esté en tu flujo de trabajo, entregando resultados en el formato que tu código de entrenamiento espera: COCO, YOLO, JSONL o tu propio esquema. Ya sea que necesites un piloto rápido para validar tu esquema de etiquetado o un socio continuo que mantenga un conjunto de datos en crecimiento limpio y versionado, trato tus datos como la base de tu modelo y etiqueto en consecuencia. Me comunico claramente, cumplo con los plazos y señalo problemas de datos con anticipación en lugar de adivinar en silencio. — Cajas delimitadoras, polígonos y segmentación semántica de imágenes — Clasificación de texto, etiquetado de sentimiento e intención — Reconocimiento de entidades nombradas (NER) y marcado de intervalos — Anotación de audio, transcripción y etiquetado de eventos sonoros — Instrucciones de etiquetado, diseño de taxonomía y reglas para casos límite — Control de calidad: conjuntos de referencia, acuerdo entre anotadores, revisiones — Exportar en COCO, YOLO, JSONL y esquemas personalizados